A próxima revolução no mundo dos serviços geoespaciais

Um dos tópicos mais discutidos recentemente no mundo da TI e dos negócios em geral é sobre como o imenso volume de dados, conhecido como Big Data, pode ser explorado para potencializar os resultados de negócio e ser decisivo na criação de novos produtos e serviços inovadores.

Como afirmado por Edwards Deming e Peter Drucker, “não se pode gerenciar o que não se pode medir”. Com as análises de Big Data, os gerentes de negócio podem medir e, consequentemente, conhecer com maior profundidade o seu próprio negócio e traduzir este conhecimento em decisões mais acertadas, de forma mais ágil e com melhor performance (Harvard Business Review, HBR 2012).

Big Data tem se tornado tão importante que, no World Economic Forum de 2012, foi citado como uma nova classe de ativo econômico, tal como petróleo. Ginni Rometty, CEO da IBM, disse recentemente que, da mesma forma que o petróleo foi o recurso natural que potencializou a última revolução industrial, dados (Data) serão o recurso natural que fará a diferença em termos de competitividade, inovação e até mesmo sobrevivência nesta revolução industrial que estamos vivendo – a era da Informação.

Entretanto, esses dados estão surgindo numa velocidade “Big”, das mais diversas fontes e nos mais diversos formatos (vídeo, páginas web, tweets de mensagens curtas, na maioria das vezes geolocalizados a partir do endereço de IP, GPS, etc.). Segundo Eric Schmidt, ex-CEO da Google, a cada dois dias geramos um volume de dados equivalente ao que criamos do início da civilização até 2003. Em 2012 foram criados aproximadamente 2,5 bilhões de Gigabytes de dados por dia.

Tal efeito é intensificado com a difusão de sensores, smartphones, novas redes de satélite, com imagens atualizadas quase que diariamente, a geração de imensas bases de dados em tempo real a partir das redes sociais e outras tecnologias nas nuvens. Portanto, o campo de observação para descoberta de novas oportunidades de negócio, análise de risco ou criação de novos serviços é ampliado proporcionalmente.

Segundo a pesquisa feita pela Harvard Business Review em 2012, as empresas que têm como diretriz tomar decisões baseadas em fatos obtidos a partir das evidências dos dados, na média, são 5% mais produtivas e 6% mais rentáveis do que seus concorrentes diretos. Mas será que as tecnologias atuais estão preparadas para potencializar a extração de informação na velocidade, qualidade e custo aceitável? Respondo essa pergunta em um próximo artigo com ênfase em tecnologias geoespaciais.

GeoSpatial Big Data

O Geospatial Big Data, isto é, Big Data contextualizado geograficamente, é uma especialização ou uma expansão do que já conhecemos como Big Data? Acredito que é um complemento que expande – e muito – as possibilidades de extração de conhecimento a partir da contextualização da informação no espaço (Onde?) e no tempo (Quando?).

Respondendo essas perguntas (Onde? e Quando?) é possível correlacionar eventos ou derivar conhecimento através de técnicas de análise relacionando a proximidade e concentração das evidências analisadas com outras camadas de informação colocalizadas. Por exemplo, correlacionando as evidências de interesse com informações demográficas, socioeconômicas, infraestrutura, do meio ambiente, entre outras, obtidas das mais diversas fontes, como o Censo, provedores de mapa, empresas de pesquisa de mercado ou extraídas via imagens de satélite.

Como a análise de GeoSpatial Big Data pode ser empregada para potencializar ou criar negócios inovadores?

Há diversos exemplos. Existem notas de mercado reportando que empresas de telecom estão usando as informações de localização aproximada de seus clientes, coletadas ao longo do dia, numa série histórica de anos, juntamente com o perfil dos usuários (idade, sexo, local onde mora, trabalha, etc.) para definir os locais mais adequados para instalar outdoors. Além disto, essas informações são usadas para definir o tipo de anúncio que teria maior retorno em função do perfil das pessoas que passam nas proximidades dos locais escolhidos.

Big data GeoSpatial Big DataOutra aplicação que tem sido empregada é a provisão de seguro veicular no modelo “Pay as you go” ou “Pay as you drive”. Ao invés de tarifar em função da idade, local onde mora, trabalha, e outros, as seguradoras têm a opção de oferecer um plano personalizado que, através de informações de monitoramento veicular, ao longo do tempo, seja possível traçar o perfil do usuário. Por exemplo, tendo como base fatos obtidos a partir da informação de quilometragem percorrida, frenagens bruscas, velocidade versus tipo de via trafegada (avenidas ou rodovias, por exemplo), frequência e forma em que conduz o veículo próximo a locais considerados de alto risco (de roubo, acidentes, desastre ambiental), dentre dezenas de outros indicadores de caráter estritamente espacial.

De forma análoga, as informações demográficas, socioeconômicas e outros indicadores de mercado podem ser empregados para potencializar, através do Geomarketing, o entendimento do perfil do seu consumidor, a elaboração de estratégias de marketing mais assertivas, dentre outros. Mas, com o diferencial de realizar tais análises de forma personalizada para cada um dos seus clientes atuais ou em potencial. Ou seja, não é apenas visualizar dados do mercado ou concentração de clientes de forma geral, mas fazer análises profundas que mostram as evidências da característica do seu mercado.

O mesmo se aplica para implementação e gestão de políticas públicas realizadas pelo governo, analisando os dados transacionais da saúde, educação, segurança e outros setores, contrastando com as informações socioeconômicas, demográficas, de infraestrutura e outros, por indivíduo ou por local analisado. No agronegócio, o impacto também é de grande expressão, pois a diversidade de informações meteorológicas, uso de solo de cada talhão, logística, recursos hídricos e outros impactam diretamente na produtividade. E, neste mundo tão competitivo, ter acesso a informações importantes para apoiar a tomada de decisão – quase em tempo real – passa a ser um diferencial para potencializar os resultados não só da estratégia, mas também da operação, ou seja, das decisões do dia-a-dia.

A personalização através de Big Data

A característica do volume de dados e a capacidade de processamento instantâneo dessas informações possibilitam a personalização do serviço para cada indivíduo ou para cada entidade analisada. Este é o grande advento que torna a análise de dados um “Big Deal”. Ao invés de prover serviços customizados para nichos de massa de usuários ou para toda a massa de forma generalizada, é possível agora prover serviços considerando as preferências ou particularidades de cada um – tal como o exemplo de seguro veicular – “Pay as you drive”.

Big data2 GeoSpatial Big DataAo fazer isto, Big Data – ou na sua forma mais ousada, GeoSpatial Big Data – muda o contrato social estabelecido entre consumidores e fornecedores. Por isso, Big Data é tão impactante e é um recurso essencial para agregar diferencial competitivo na revolução que estamos vivendo na era da informação. Ele pode mudar não só os modelos de negócio construídos em volta de cada Indústria, mas também passa a ser um elemento preponderante para a criação de novos modelos socioeconômicos, transformando o relacionamento dos indivíduos com as instituições provedoras de serviços públicas e privadas. E uma vez que essa relação é transformada, o impacto e os benefícios para cada indivíduo consumidor ou cidadão são imensos (Brad Peters, Forbes, 2013).

Sendo assim, Big Data é mais do que manipular grande volume de dados. O seu principal propósito é potencializar o entendimento do perfil de um indivíduo ou grupo, dos riscos em eminência, das oportunidades que podem impactar nos resultados esperados e, consequentemente, tornar o seu negócio mais ágil para responder questões que antes eram quase impossíveis de lidar.

Wagner Sacramento GeoSpatial Big DataVagner Sacramento

Professor e pesquisador da Universidade Federal de Goiás e Diretor de P&D da Cuia Internet Brasil. Possui doutorado em Informática pela PUC-Rio e coordena há quatro anos o desenvolvimento de uma plataforma de GeoSpatial Big Data que visa prover suporte para o desenvolvimento de aplicações inovadoras de LBS, BI Geográfico e Location Analytics. Liderou diversos projetos de P&D em parceria com empresas nacionais e multinacionais para o desenvolvimento de aplicações escaláveis em RFID, LBS e GIS. Seu interesse principal é desenvolver soluções de BI Geográfico explorando o poder de análises de tempo real de GeoSpatial Big Data

vagner@cuia.com.br